package com.bigdata.spark.core.rdd.operator.transform

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object RDD_Operator_Transform17 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    //TODO 算子 - (Key-Value类型)
    val rdd = sc.makeRDD(List(
      ("a",1),("a",2),("a",3),("a",4)
    ),2)

    // (a,【1,2】)，(a,【3,4】)
    // (a,2)，(a,4)
    // (a,6)

    // aggregateByKey存在函数柯里化，有两个参数列表
    // 第一个参数列表，需要传递一个参数，表示初始值
    //        主要用于当碰见第一个key的时候，和value进行分区内计算
    // 第二个参数列表需要传递两个参数
    //        第一个参数表示分区内的计算规则
    //        第二个参数表示分间内的计算规则

    rdd.aggregateByKey(0)(
      (x,y) => math.max(x,y),
      (x,y) => x+y
    ).collect().foreach(println)

    sc.stop()
  }
}
